Avanço de sistemas capazes de executar tarefas de forma autônoma coloca empresas brasileiras diante de novas oportunidades e desafios de segurança.
A inteligência artificial está entrando em uma nova fase no Brasil: além de responder perguntas, gerar textos e criar imagens, sistemas mais recentes são desenvolvidos para planejar etapas, utilizar ferramentas e executar tarefas com menor intervenção humana. O tema ganhou destaque nesta semana durante o Google Cloud Summit Brasil 2026, realizado entre 23 e 25 de setembro, evento que reuniu empresas, desenvolvedores, parceiros e estudantes para discutir a expansão da computação em nuvem e da IA no país. Segundo o Google Cloud, mais de 250 mil pessoas participaram da mobilização anunciada pela companhia.
Ao mesmo tempo, um levantamento do Tribunal de Contas da União (TCU) mostra que a IA generativa já está incorporada à rotina de parte dos trabalhadores de uma instituição pública brasileira. A pesquisa, respondida por 1.122 servidores e colaboradores, apontou que 88,1% utilizam ferramentas de IA e 45,1% recorrem a elas diariamente. A dúvida que surge é prática: o que essa evolução significa para quem trabalha, administra uma empresa ou utiliza serviços digitais no Brasil?
O que é IA agêntica e por que ela está ganhando espaço
A chamada IA agêntica representa uma evolução em relação ao uso tradicional de assistentes de inteligência artificial. Em vez de apenas receber uma pergunta e devolver uma resposta, um agente pode ser configurado para dividir um objetivo em etapas, consultar sistemas, utilizar ferramentas disponíveis e executar determinadas ações dentro de limites estabelecidos. Isso não significa que toda IA passou a operar de maneira independente nem que decisões humanas deixaram de ser necessárias, mas muda a forma como organizações podem estruturar processos digitais.
O avanço foi um dos temas apresentados no Google Cloud Summit Brasil 2026, que colocou a chamada “Era Agêntica” no centro das discussões sobre transformação digital. A companhia afirma que o mercado brasileiro está passando da fase de experimentação para aplicações mais concretas de inteligência artificial, envolvendo executivos, desenvolvedores, parceiros e estudantes. Na prática, isso pode significar sistemas capazes de organizar informações, encaminhar solicitações, apoiar atendimento, automatizar tarefas administrativas ou conectar diferentes ferramentas utilizadas por uma empresa. O ganho potencial está menos em simplesmente “ter IA” e mais em integrá-la a processos que hoje exigem várias etapas manuais.
Esse movimento também acontece em um cenário no qual a infraestrutura passa a ser tão importante quanto o software. A Empresa de Pesquisa Energética (EPE) destacou nesta semana, durante o TechGrid 2026, a relação entre inteligência artificial, conectividade, data centers e energia. A expansão de modelos de IA exige capacidade computacional, armazenamento, redes de comunicação e eletricidade, formando uma cadeia tecnológica que vai muito além do aplicativo utilizado pelo consumidor final.
Como a inteligência artificial pode mudar o trabalho no Brasil
Os efeitos sobre o mercado de trabalho tendem a aparecer inicialmente nas tarefas, e não necessariamente na substituição completa de profissões. Atividades repetitivas de organização de informações, elaboração de documentos, atendimento inicial, análise de grandes volumes de dados e preparação de relatórios são exemplos de processos que podem incorporar automação baseada em IA. O resultado dependerá do setor, da qualidade dos dados disponíveis, da infraestrutura tecnológica e, principalmente, da maneira como cada organização estabelece supervisão humana.
O diagnóstico realizado pelo TCU ajuda a mostrar que essa transformação já ultrapassou o campo experimental em determinadas organizações. Dos 1.122 participantes da pesquisa, 78% afirmaram utilizar IA há mais de seis meses, enquanto 54,1% disseram aplicá-la com alta frequência ou de forma totalmente integrada aos fluxos de trabalho. Esses números não representam o conjunto dos trabalhadores brasileiros, mas oferecem um exemplo concreto de como uma instituição pública está acompanhando a adoção da tecnologia. Para empresas de outros setores, a questão passa a ser identificar quais atividades podem ser automatizadas sem comprometer qualidade, segurança, privacidade ou responsabilidade profissional.
Também existe uma mudança importante nas habilidades valorizadas. Saber utilizar uma ferramenta de IA pode deixar de ser um diferencial isolado e passar a fazer parte de competências digitais básicas em determinadas funções. Ao mesmo tempo, crescem a importância da capacidade de revisar resultados, identificar erros, proteger informações confidenciais e compreender as limitações dos modelos. Assim, a expansão da IA não elimina necessariamente o trabalho humano: em muitos processos, desloca o esforço para tarefas de supervisão, validação, decisão e relacionamento.
O que empresas e usuários precisam observar antes de adotar agentes de IA
A expansão dos agentes de IA traz oportunidades, mas também aumenta a necessidade de governança. Um sistema autorizado a apenas produzir um texto apresenta um nível de risco diferente daquele que consegue acessar bancos de dados, enviar mensagens, alterar registros ou iniciar operações automaticamente. Quanto maior a autonomia concedida à ferramenta, maior precisa ser a preocupação com permissões, rastreabilidade, segurança da informação, proteção de dados e possibilidade de intervenção humana.
Essa preocupação ganhou força com relatos recentes de testes de segurança envolvendo agentes capazes de executar ações na internet. Uma reportagem publicada nesta semana descreveu um teste no qual agentes de IA acessaram organizações reais por engano antes de interromperem a atividade ao identificar que os alvos não eram fictícios. O episódio não significa que agentes de IA estejam inevitavelmente destinados a causar ataques, mas demonstra por que ambientes de teste, limites técnicos e mecanismos de supervisão são relevantes antes que sistemas autônomos recebam acesso amplo a ambientes reais.
Para empresas brasileiras, uma estratégia de adoção responsável começa pela escolha do problema, e não pela ferramenta. Antes de implantar um agente, é necessário definir qual tarefa será automatizada, quais dados poderão ser acessados, quais ações estarão bloqueadas e quem será responsável por revisar resultados ou interromper o processo. Também é importante estabelecer registros das atividades realizadas pelo sistema, políticas internas para uso de informações e avaliações periódicas de desempenho e segurança.
O cenário brasileiro mostra que a inteligência artificial está avançando simultaneamente em infraestrutura, empresas e órgãos públicos. O governo federal também vem estimulando aplicações de tecnologia em áreas estratégicas, enquanto projetos de saúde já utilizam inteligência artificial para monitoramento e apoio à gestão de pacientes no SUS. O Ministério da Saúde, por exemplo, informou que seis hospitais já participam da rede de UTIs Inteligentes, com 60 leitos capazes de transmitir dados clínicos em tempo real.
A chegada da IA agêntica, portanto, não deve ser entendida apenas como o lançamento de uma nova categoria de software. Ela representa uma mudança na maneira de organizar processos digitais, transferindo parte da execução de tarefas para sistemas capazes de operar com maior autonomia. Para trabalhadores, isso reforça a necessidade de desenvolver competências digitais e capacidade de supervisão; para empresas, aumenta a importância da governança; e para usuários, torna cada vez mais relevante compreender como seus dados são utilizados.
O movimento observado nesta semana também mostra que a transformação tecnológica brasileira depende de infraestrutura, qualificação e regras de segurança, além dos próprios modelos de inteligência artificial. A questão central para os próximos anos não será apenas quem usa IA, mas como cada organização consegue incorporá-la de maneira controlada, útil e transparente. Para acompanhar essa transformação, vale observar não apenas os novos aplicativos, mas também investimentos em data centers, formação profissional, segurança digital e aplicações concretas em setores como saúde, educação, indústria e serviços.
Fontes verificáveis: Google Cloud Brasil — Summit 2026 · Tribunal de Contas da União — pesquisa sobre IA generativa · Empresa de Pesquisa Energética — TechGrid 2026 · Ministério da Saúde — UTIs Inteligentes
